結構化資料

四種必備標註：Organization（品牌實體卡，含 sameAs 指向官方帳號）、Article（作者與日期）、FAQPage（問答結構化）、LocalBusiness（本地商家資訊）。紀律：標註與正文一致、與外部信源一致——「頁面無 FAQ 卻標 FAQ」會被判作弊信號。

llms.txt

放在網站根目錄的 Markdown 文件，告訴 AI 爬蟲「這個站是什麼、核心內容在哪」。OpenAI、Anthropic 系爬蟲已開始遵循。它是導航輔助，不是抓取邀請函，更不是排名槓桿——要與 robots.txt 放行、結構化資料、新鮮度維護一起做。本站的 llms.txt 可作為參考實例。

實體工程

AI 解析的是實體：名稱、別名、成立時間、地址、產品、關係。在官網 Schema、商家資料、行業目錄、社群帳號之間建立互相印證、逐字一致的事實錨點網路；用 sameAs 雙向錨定。品牌有多語言名稱時，用 alternateName 同時聲明，並以 hreflang 互聯多語言站點。

常見問題

結構化資料能直接提升 AI 引用率嗎？
它是必要非充分條件：讓引擎正確解析你，但被引用還取決於內容可摘引性與信源權威。把它當門票，不是勝負手。
llms.txt 和 robots.txt 是什麼關係？
互補：robots.txt 管「誰能進」，llms.txt 管「進來之後看什麼」。兩者不衝突，建議同時配置。